目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。

OpenCV 2.0已经发布5年了，它带来了全新的C++接口，标志着这个项目的开始。在2.0的整个生命周期中，我们增加了新的平台支持，包括iOS和Andriod，通过CUDA和OpenCL实现了GPU加速，为Python和java用户提供了接口，基于github和buildbot构建了充满艺术感的持续集成系统，所以才有了稳定的OpenCV 2.4.x，它被全世界的很多公司和学校所采用。

图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。

学习OpenCV源码，使用 OpenCV 2.4 自带 Mac 项目 Xcode 工程。

Willowgarage公司正式发布了OpenCV 2.4.3，可以通过 SourceForge（http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary）下载安装包，或者也可以从github（https:// github.com/Itseez/opencv/tree/2.4）上面下载源代码。

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用，本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用。

视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。

OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。

ImageNets 是对OpenCV 的扩展，提供对机器人视觉算法方面友好的支持，使用Nokia的QT编写界面。

OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

KMeans算法是MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见的数据分类方法之一。它做为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都有应用。如果从分类角度看，KMeans属于硬分类即需要人为指定分类数目，而MeanSift分类方法则可以根据收敛条件自动决定分类数目。从学习方法上来说，KMeans属于非监督学习方法即整个学习过程中不需要人为干预的学习方法，自动完成整个数据集合分类。

可以写工具类对尺寸单位进行转换 package com.mengdd.dimen; import android.content.Context; public class DimenUtils { public static int sp2px(Context context, float spValue) { float fontScale = context.getResources().g

JavaScript图片尺寸处理小结

最近我在构建一个基于 React 的单页应用，当我用 Google TestMySite 来检测自己的站点时，它的反馈是加载时间过长，因此我开始考虑如何优化初次下载的包体大小。优化应用包体的第一步就是检视当前的包体组成，判断其中哪些依赖时必须的，我们在 Webpack 的回显中可以看到当前的包体大小：

在oncreate()中利用view.getWidth()或是view.getHeiht()来获取view的宽和高，看似没有问题，其实他们去得值是0，并不是你想要的结果？

opencv作为优秀的视觉处理在动态图像处理上也是很不错的，本次主要基于Opencv抓取视频，然后保存为avi，同时进行脸部识别作业，

AI（人工智能）被用来处理一些奇怪的任务。算法网站Algorithmia搞出了一个“裸体检测器”， 当然这不是能通过图灵测试的超级AI，也不是《终结者》中“天网”级别的机器人。

OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

在Visual Studio2012中配置openCV

//orb.cpp #include "stdafx.h" #include <cv.hpp> #include <highgui.h> #include "utils.h" #include <iostream> using namespace std; void orb(char* path1, char* path2, INFO& info, bool show) { double t1,t